Cara Menggunakan Google Cloud Run MCP Server untuk Deployment Cloud Berbasis AI

Integrasi AI melalui server Model Context Protocol (MCP) merevolusi cara pengembang membangun, menerapkan, dan mengelola aplikasi. Server MCP bertindak sebagai jembatan penting, memungkinkan agen AI berinteraksi dengan berbagai alat dan layanan pengembangan.

Artikel ini akan membahas dua implementasi server MCP yang signifikan: Server MCP Google Cloud Run, yang berfokus pada penerapan cloud, dan Server MCP Apidog, yang meningkatkan pengembangan API berbasis AI dengan berintegrasi secara mendalam dengan spesifikasi API. Memahami alat-alat ini akan memberdayakan Anda untuk memanfaatkan AI secara lebih efektif dalam alur kerja Anda, terutama untuk pengembangan API dan pengkodean AI.

button

Memahami Server MCP Google Cloud Run untuk Penerapan Cloud

Server MCP Google Cloud Run adalah alat canggih yang dirancang untuk memungkinkan agen AI yang kompatibel dengan MCP menerapkan aplikasi langsung ke Google Cloud Run. Fungsionalitas ini merampingkan proses penerapan, memungkinkan pengembang memanfaatkan asisten AI di IDE seperti Cursor atau aplikasi AI mandiri seperti Cloud untuk mengelola layanan cloud mereka.

Server ini terutama memfasilitasi interaksi dengan sumber daya Google Cloud, menjadikannya komponen penting bagi pengembang yang ingin mengotomatiskan dan meningkatkan strategi penerapan cloud mereka melalui AI.

Kemampuan Utama Server MCP Google Cloud Run

Server MCP Google Cloud Run menawarkan serangkaian alat yang disesuaikan untuk mengelola dan menerapkan aplikasi di Google Cloud Run. Alat-alat ini dapat diakses oleh agen AI, sehingga mengotomatiskan tugas-tugas yang secara tradisional memerlukan intervensi manual melalui Google Cloud SDK atau konsol. Berikut adalah rincian fungsionalitas intinya:

deploy-file-contents: Alat ini sangat penting untuk pengembangan berbasis AI, memungkinkan agen AI untuk menerapkan file ke Cloud Run dengan menyediakan kontennya secara langsung. Ini sangat berguna untuk pembaruan cepat atau penerapan konfigurasi tanpa memerlukan pipeline CI/CD lengkap untuk perubahan kecil.
list-services: Untuk pengembangan dan pengelolaan API yang efektif, mengetahui status layanan Anda saat ini sangat penting. Alat ini memungkinkan AI untuk mencantumkan semua layanan Cloud Run dalam proyek dan wilayah tertentu, memberikan gambaran umum tentang aplikasi yang diterapkan.
get-service: Untuk mendapatkan informasi yang lebih terperinci, alat ini mengambil informasi rinci untuk layanan Cloud Run tertentu. Ini dapat digunakan oleh AI untuk memeriksa status, konfigurasi, atau URL endpoint layanan.
deploy-local-files*: Saat menjalankan server MCP secara lokal, alat ini memungkinkan penerapan file langsung dari sistem file lokal ke layanan Google Cloud Run. Ini sangat bermanfaat selama fase pengembangan untuk menguji perubahan di lingkungan cloud nyata.
deploy-local-folder*: Mirip dengan menerapkan file lokal, alat ini memungkinkan penerapan seluruh folder lokal ke layanan Google Cloud Run, menyederhanakan proses penerapan aplikasi atau pembaruan multi-file.
list-projects*: Bagi pengembang yang mengelola beberapa proyek Google Cloud Platform (GCP), alat ini (tersedia secara lokal) mencantumkan semua proyek GCP yang dapat diakses, membantu AI menargetkan penerapan atau kueri dengan benar.
create-project*: Kemampuan otomatisasi yang signifikan, alat ini (tersedia secara lokal) dapat membuat proyek GCP baru dan melampirkannya ke akun penagihan pertama yang tersedia. ID proyek opsional dapat ditentukan, merampingkan pengaturan proyek untuk inisiatif baru.

(Alat yang ditandai dengan tanda bintang hanya tersedia saat server MCP berjalan secara lokal.)

Alat-alat ini secara kolektif memberdayakan agen AI untuk melakukan berbagai tugas penerapan dan pengelolaan, menjadikan Server MCP Google Cloud Run aset berharga bagi tim yang memanfaatkan AI dalam operasi cloud mereka dan, lebih jauh lagi, siklus hidup pengembangan API mereka ketika API di-host di Cloud Run.

Menyiapkan Server MCP Google Cloud Run

Untuk memanfaatkan Server MCP Google Cloud Run secara efektif untuk tugas pengembangan API dan pengkodean AI Anda, menyiapkannya secara lokal memberikan fleksibilitas paling besar, terutama saat bekerja dengan IDE berbasis AI atau aplikasi AI desktop. Berikut cara mengonfigurasinya:

Instal Prasyarat:

Pastikan Anda telah menginstal Node.js (versi LTS direkomendasikan). Anda dapat mengunduhnya dari nodejs.org.
Instal Google Cloud SDK. Ikuti petunjuk di cloud.google.com/sdk/docs/install untuk menyiapkannya untuk sistem operasi Anda.

Autentikasi dengan Google Cloud:

Masuk ke akun Google Cloud Anda dengan menjalankan perintah berikut di terminal Anda:

gcloud auth login

Perintah ini akan membuka jendela browser bagi Anda untuk melakukan autentikasi.

Siapkan Kredensial Default Aplikasi:

Agar aplikasi lokal dapat melakukan autentikasi dengan layanan Google Cloud, Anda perlu menyiapkan kredensial default aplikasi. Jalankan:

gcloud auth application-default login

Konfigurasi Klien MCP Anda (misalnya, Cursor):

Buka file konfigurasi MCP di IDE atau aplikasi berbasis AI Anda. Untuk Cursor, ini biasanya mcp.json.

Tambahkan konfigurasi berikut untuk mengaktifkan server MCP Google Cloud Run:

{
 "mcpServers": {
   "cloud-run": {
     "command": "npx",
     "args": ["-y", "https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp"]
   }
 }
}

Konfigurasi ini memberi tahu klien MCP Anda untuk menggunakan npx untuk menjalankan paket server MCP Cloud Run langsung dari repositori GitHub-nya.

Setelah langkah-langkah ini selesai, agen AI Anda seharusnya dapat berinteraksi dengan layanan Google Cloud Run Anda menggunakan alat yang disediakan oleh Server MCP Google Cloud Run. Anda dapat mengujinya dengan meminta asisten AI Anda untuk mencantumkan layanan di salah satu proyek GCP Anda, misalnya: "Menggunakan MCP cloud-run, cantumkan layanan di proyek saya 'my-api-project' di wilayah 'us-central1'."

Meskipun server MCP Google Cloud Run unggul dalam tugas penerapan cloud, bagi pengembang yang fokus utamanya adalah pada desain, pengembangan, dan pengujian API itu sendiri, server MCP yang lebih terspesialisasi mungkin bermanfaat. Di sinilah alat seperti Server MCP Apidog berperan, menawarkan integrasi yang lebih mendalam dengan spesifikasi API.

Tingkatkan Pengembangan API Berbasis AI Anda dengan Server MCP Apidog

Meskipun Server MCP Google Cloud Run menyediakan kemampuan yang kuat untuk penerapan cloud, Server MCP Apidog dirancang secara khusus untuk meningkatkan siklus hidup pengembangan API berbasis AI dengan menghubungkan AI langsung ke spesifikasi API Anda.

Apidog, sebagai platform pengembangan API all-in-one, memperluas fitur canggihnya dengan server MCP ini, memungkinkan agen AI di IDE seperti Cursor untuk memahami dan berinteraksi dengan desain API Anda dengan akurasi dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Jalur langsung ke spesifikasi API ini berarti AI dapat menghasilkan kode yang lebih tepat, membantu dalam dokumentasi, dan bahkan membantu dalam pengujian, secara signifikan meningkatkan produktivitas dan meningkatkan kualitas output yang dihasilkan AI.

Panduan Langkah demi Langkah: Menyiapkan Server MCP Apidog untuk Pengembangan API yang Optimal

Mengintegrasikan Server MCP Apidog ke dalam alur kerja pengembangan API berbasis AI Anda sangat mudah. Panduan ini berfokus pada menghubungkan ke proyek Apidog, yang merupakan skenario umum bagi tim yang menggunakan Apidog sebagai platform API pusat mereka. Untuk menghubungkan ke dokumentasi online atau file OpenAPI, prosesnya serupa, dengan sedikit variasi dalam parameter konfigurasi seperti yang dirinci dalam dokumentasi Apidog.

button

Prasyarat:

Node.js: Pastikan versi 18 atau lebih tinggi terinstal (LTS terbaru direkomendasikan).
IDE yang Kompatibel dengan MCP: Seperti Cursor atau VS Code dengan plugin Cline.
Akun dan Proyek Apidog: Anda memerlukan proyek Apidog yang berisi spesifikasi API yang ingin Anda akses oleh AI.

Langkah-Langkah Konfigurasi:

Dapatkan Token Akses API dan ID Proyek dari Apidog:

Token Akses API: Di Apidog, navigasikan ke Account Settings (biasanya dengan mengarahkan kursor ke gambar profil Anda) > API Access Token. Hasilkan token baru jika Anda belum memilikinya. Salin token ini dengan aman.

ID Proyek: Buka proyek target Anda di Apidog. Buka Project Settings (biasanya di bilah sisi kiri) > Basic Settings. Salin Project ID.

Konfigurasi MCP di IDE Anda (misalnya, Cursor):

Buka file konfigurasi MCP IDE Anda. Di Cursor, klik ikon pengaturan (biasanya di kanan atas), pilih MCP dari menu, lalu klik + Add new global MCP server. Ini akan membuka file mcp.json.

Tempel konfigurasi JSON berikut, ganti <access-token> dengan token akses API Apidog Anda dan <project-id> dengan ID Proyek Apidog Anda.

Untuk macOS / Linux:

{
 "mcpServers": {
   "API specification": {
     "command": "npx",
     "args": [
       "-y",
       "apidog-mcp-server@latest",
       "--project=<project-id>"
     ],
     "env": {
       "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
     }
   }
 }
}

Untuk Windows:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project=<project-id>"
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
      }
    }
  }
}

Verifikasi Konfigurasi:

Simpan file mcp.json.
Di obrolan AI IDE Anda (dalam mode Agen), coba perintah seperti: "Please fetch API specification via MCP and tell me how many endpoints exist in the project."
Jika AI berhasil mengembalikan informasi tentang API proyek Apidog Anda, koneksi telah berhasil dibuat.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat mengintegrasikan spesifikasi API Apidog Anda dengan asisten pengkodean AI Anda secara mulus, membuka pengalaman pengembangan API yang lebih cerdas dan produktif.

Keunggulan Utama Server MCP Apidog untuk Spesifikasi API dan Pengkodean AI

Server MCP Apidog bukan hanya alat MCP lain; ini adalah solusi khusus bagi pengembang yang ingin memanfaatkan AI untuk tugas-tugas yang secara intrinsik terkait dengan spesifikasi API. Filosofi desainnya berpusat pada ketersediaan data API secara mudah dan akurat untuk agen AI. Berikut adalah manfaat utamanya:

1. Akses Langsung ke Spesifikasi API: Server MCP Apidog memungkinkan AI membaca langsung dari proyek Apidog, dokumentasi API online yang diterbitkan oleh Apidog, atau file Swagger/OpenAPI lokal/online. Ini berarti AI bekerja dengan satu sumber kebenaran untuk kontrak API Anda.

2. Peningkatan Kualitas Generasi Kode: Dengan menyediakan AI spesifikasi API yang rinci dan akurat (skema, endpoint, parameter, respons), Server MCP Apidog memungkinkan generasi kode yang lebih berkualitas dan sadar konteks. Ini mencakup SDK klien, stub server, DTO, dan lainnya, semuanya disesuaikan dengan desain API Anda.

3. Cache Lokal untuk Kecepatan dan Privasi: Data spesifikasi API di-cache secara lokal setelah diambil. Ini secara signifikan mempercepat interaksi AI berikutnya karena tidak perlu pencarian jarak jauh berulang. Ini juga meningkatkan privasi karena detail API yang sensitif mungkin tidak perlu terus-menerus melintasi jaringan.

4. Alur Kerja Pengembangan Berbasis AI yang Efisien: Pengembang dapat menginstruksikan AI untuk melakukan tugas-tugas kompleks berdasarkan spesifikasi API. Contohnya meliputi:

"Use MCP to fetch the API specification and generate Java records for the 'Product' schema and related schemas."
"Based on the API specification, update the 'Order' DTO to include the new 'trackingId' field."
"Add Javadoc comments for each field in the 'User' class based on its description in the API specification."

5. Dukungan untuk Berbagai Sumber Data: Apakah spesifikasi API Anda dikelola dalam proyek tim Apidog, diterbitkan sebagai dokumentasi online, atau disimpan sebagai file OpenAPI, Server MCP Apidog dapat menghubungkan AI dengannya. Fleksibilitas ini mengakomodasi berbagai alur kerja tim dan toolchain.

6. Integrasi IDE yang Mulus: Dirancang untuk bekerja tanpa cela dengan IDE berbasis AI populer seperti Cursor dan VS Code (dengan plugin Cline), Server MCP Apidog berintegrasi dengan lancar ke dalam lingkungan pengembangan yang ada.

Dengan berfokus pada spesifikasi API sebagai sumber data inti, Server MCP Apidog memberdayakan pengembang untuk benar-benar memanfaatkan AI untuk tugas pengembangan API yang rumit, bergerak melampaui penyelesaian kode generik ke bantuan cerdas yang sadar spesifikasi.

Kesimpulan

Seiring AI terus membentuk kembali pengembangan perangkat lunak, server MCP menjadi alat penting yang menghubungkan agen cerdas dengan layanan dan data yang mereka butuhkan untuk meningkatkan produktivitas. Server MCP Google Cloud Run unggul dalam mengotomatiskan alur kerja penerapan cloud, sementara Server MCP Apidog berspesialisasi dalam mengintegrasikan AI secara mendalam dengan spesifikasi API untuk meningkatkan generasi kode, dokumentasi, dan pengujian. Dengan memanfaatkan kedua server sesuai dengan fokus pengembangan Anda—infrastruktur cloud atau alur kerja berpusat pada API—Anda dapat membuka pengalaman pengembangan berbasis AI yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih sadar konteks.